Mapping government financing for antimicrobial resistance responses in East and Southern Africa: implications for sustainability and domestic ownership: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant and growing public health challenge in East and Southern Africa. Despite formal commitments to the National Action Plans, domestic financing for AMR remains critically limited, with most countries continuing to depend heavily on external donor funding. This narrative review examines the current extent to which domestic fiscal commitments align with national AMR policy goals across the two regions. Government websites for ministries of health and finance, donor platforms, and three academic databases (Scopus, JSTOR, Google Scholar) were searched for eligible articles. National budget statements and media reports were also reviewed where available. Three researchers independently screened titles and summaries, followed by full-text reviews to confirm eligibility. The findings reveal that while several countries have developed National Action Plans, very few have allocated domestic funding to implement them. Only Malawi, Nigeria and Uganda reported modest domestic contributions, while in other countries such as Zambia, Ethiopia, and South Africa, AMR programs remain largely donor-financed or lack dedicated budget lines altogether. Veterinary and laboratory sectors are particularly underfunded, with minimal integration into broader AMR strategies. While this review has several limitations including restricted access to current, comprehensive national budget data and a reliance on secondary sources such as donor and World Health Organization reports, which may introduce bias, the patterns identified in this review still offer valuable insight into regional funding dynamics and can inform future policy and research efforts. We conclude that without dedicated domestic financing and accountability mechanisms, AMR efforts in the region may face significant sustainability challenges observed in other health responses such as HIV. Strengthening AMR governance requires clear budgetary commitments, sustainable co-financing models, and policy instruments to reduce dependency on external support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».